中国科学家创造奇迹 利用尾迹追踪美国航母(组图)
新闻来源: 利刃号 于2024-07-26 8:32:16 提示:新闻观点不代表本网立场 分享
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近期,《南华早报》通过今年4月在我国《计算机仿真》期刊上发表的一篇论文,认为我国大连舰艇学院洪俊领导的研究小组,已经能从一些中低分辨率的卫星图片中,成功识别出美国尼米兹级航空母舰、提康德罗加级巡洋舰和阿利·伯克级驱逐舰。这对我军利用宽幅、中低分辨率成像侦察卫星,收集敌海上机动舰船侦察情报方面具有极大帮助。而宽幅、中低分辨率卫星图像可通过商业或免费方式大量获取的优点,也能作为高精度军用侦查卫星的有效补充。
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近期福建舰海试时的卫星图片
虽然现在各大国的高分辨率军用侦察卫星已经发射了不少,但因为这些分辨率超高的大型军用侦察卫星,都存在制造周期长、费用昂贵的问题,所以为了弥补单颗卫星覆盖范围有限、提高重访周期的需求,各国普遍只能通过增加卫星数量的办法来解决。可这样除了大幅消耗预算外,军方的侦查能力提升其实仍旧比较缓慢。
而如果能充分利用大量商业卫星所提供的图像资源,不但可以补充军用侦察卫星的各种不足,还能节省大量经费——因为不少商业卫星图片价格相对便宜,甚至还有大量免费卫星图片可简单获取。其中,数量庞大的中低分辨率卫星图片,也能通过技术处理,满足我们在广域海面搜寻敌方舰队的需求。
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虽然在只有几十米甚至几百米的中低分辨率的卫星图片上,一艘大型军舰可能只占一个或几个像素,比如在一个分辨率为250米的卫星图片上,一艘美国尼米兹级航母可能只会表现为“一个像素点”,人眼几乎无法进行分辨,因此只能依靠电脑和特殊算法进行辅助识别。
而洪俊研究小组的方法,可以通过分析军舰航行时在舰艉产生的波浪形状和长度,来判断船只的具体型号。因为不同的舰船在航行时,会在海面上形成独特的波浪图案,这比较类似于“指纹”。只要对这些独特的波浪图形和长度进行测量,就可以在数据库中对比出军舰型号。当然,要想在茫茫大海中准确识别出美国军舰,还需要对某些参数进行优化。
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而这就是洪俊团队面临的挑战:如何从海洋环境噪声中提取有用信息。因为云层和海浪经常会遮挡军舰尾迹的关键特征,从而使原本分辨率就不高的卫星图片更加难以识别。另外,这种方法对在实际海洋背景下航行的船只而言,航行的尾迹还会因为船只的速度变化而产生误差。
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而为了能“抵消”这些影响识别的障碍,洪俊团队经过大量原始数据收集和仿真实验,找到了针对不同舰船的修正参数,在通过这些特殊算法的修正,以及与大量实拍卫星图片的尾迹对比,就可以成功在茫茫大海中分辨出美国海军尼米兹级航母、提康德罗加级导弹巡洋舰和伯克级导弹驱逐舰的身影。
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其实不光我国在研究利用更容易获取、技术更强大的商业卫星资源,作为军用情报来源的补充。其实作为卫星侦查的老牌大国,美国在这方面的技术实力和商业卫星市场的成熟度,也是世界首屈一指的。目前,经过几十年发展和整合,美国已经形成了以三大商业卫星遥感巨头,即麦克萨技术公司、行星公司和黑天全球公司。此外,还有以卡佩拉空间公司为代表的合成孔径雷达卫星公司。他们以各自的核心优势,在轨运营卫星总数量超过360余颗,支撑起美国遥感卫星商业体系,形成了具备可见光成像、高光谱成像、雷达成像、视频拍摄等多种对地观测数据获取能力。
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商业卫星对海洋舰船的实时监控
但美国这些商业商业卫星公司走的都是“高分辨率卫星”的路子,在轨卫星基本都可以达到军用遥感卫星的标准。比如麦克萨技术公司的“世界观测-3”卫星分辨率在通过超分辨率算法后,可以达到0.15米的分辨率等级,直逼美国军方最先进的“锁眼”(KH-11)系列微型0.1米分辨率的水平。其他公司的卫星分辨率虽然没有这么“变态”,但普遍也能达到0.3-0.5米的水平,并且行星公司的“天空卫星”星座中的SkySat-1卫星还支持视频拍摄能力。
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美国商业卫星公司提供的俄军塞瓦斯托波尔港口卫星图
而美国政府和军方对这么庞大、技术先进的商业卫星公司的监管力度也很大,陆续出台了大量政策文件进行管理,并通过多个政府和军方部门对商业卫星资源进行统一调用。而美国商业遥感卫星服务的主要应用部门,则是美国国家地理空间情报局和美国国家侦察局。商业遥感卫星数据或产品主要通过这两个机构分发提供给美军各作战司令部、战区司令部、军兵种等军方用户。同时,美军也在近年加大了与商业卫星公司的合作力度,每年都耗巨资向商业卫星公司签订大量采购协议,以作为美军卫星情报的补充或向美国扶持的外国势力提供,比如乌克兰。
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我国长光卫星公司拍摄的美国海军港口
由此可见,在利用大量商业卫星资源充当军用卫星补充的做法,是当今各国的通用做法。只不过我国由于商业卫星行业正处于刚起步阶段,长光等民营卫星公司虽然在技术上已经有了自己的特色,但与美国老牌商业卫星公司相比,仍在规模和技术深度上存在差距。因此我们现在努力挖掘更多的中低分辨率商业卫星资源潜力,以作为军用侦查的有效补充,仍是非常有意义的创举!
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网编:空问站 |
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